讓專業的來！陳建仁列「超詳細數據」解釋：3種狀況下容易嚴重失真

彰化縣衛生局因主動篩檢居家隔離中的民眾，在中央流行疫情指揮中心指示下，政風處調查中。針對其中紛擾，蔡英文總統和前副總統陳建仁陸續發生，尤其陳建仁是國際知名流行病學專家，他昨（21）日深夜透過臉書千字文「失真的調查：從假陽性個案談起 」專業分析「彰化縣私自採檢爭議」，清楚指出在3種狀況下，估計出的數據恐會嚴重失真。 

陳建仁指出，最近彰化縣展開了COVID-19的血清流行病學調查，以瞭解縣民感染COVID-19的盛行率。該調查採集受檢個案的血液檢體，進行COVID-19抗體的檢驗，判定每名個案是否陽性，來估計彰化縣民的抗體陽性盛行率；「但是，血清流行病學調查的正確性，決定於（1）檢驗方法的敏感度和特異度，（2）檢驗抗體陽性的盛行率，（3）受檢個案的代表性」。 

他說明，檢驗方法的敏感度（sensitivity）是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陽性；特異度（specificity）是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陰性。假陽性率是指真正沒有得到感染的人，有多少百分比呈現陽性，也就是1-specificity。假陰性率是指真正得到感染的人，有多少百分比呈現陰性，也就是1-sensitivity。血清流行病學調查所得到的檢測陽性盛行率，受到真正陽性率的高低，以及敏感度和特異度的高低的影響。一般而言，敏感度越低、特異度越低、盛行率越低，調查估計出來的檢測盛行率也越嚴重失真！ 

「我們舉例檢測五萬人的調查來看，如圖表1所示，如果敏感度和特異度都是99%，在每萬人盛行率分別是1，10，100的三種狀況下，真正感染人數分別是5，50，500人；真正未感染人數分別是49995，49950，49500人。由於敏感度是99%，所以在三種狀況下，真正感染檢測呈陽性人數分別是5，50，495人。由於特異度是99%，也就是真正未感染的人會有1%呈假陽性，所以在三種狀況下，假陽性人數分別是500，500，495人。因此，利用陽性人數（無法分辨真假）來估計三種狀況下每萬人檢測盛行率，分別是 101，110，198。也就是說，檢測盛行率高估倍數（g欄）竟高達到101倍，11倍，2倍。換句話說，盛行率越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重！」

陳建仁也以圖表2說明，如果真正盛行率是千分之1，敏感度是99%，在檢驗特異度分別是90%，99%，99.9%的三種狀況下，檢測真陽性人數都是50人；但是檢測假陽性人數分別是4995，500，50人。因此這三種狀況下的每萬人檢測盛行率，分別1009，110，20換句話說，檢測盛行率高估倍數也高達到101，11倍，2倍。換句話說，特異度越低，錯誤高估盛行率的失真現象越嚴重！ 

他總結，從以上的例子可以看出，盛行率調查研究的特異度越低或真正盛行率越低，檢測盛行率也就越容易被高估，也越會失真！陳建仁表示，雖然研究者可以利用敏感度和特異度來進行調整，推算出真正盛行率［真正盛行率＝（檢測盛行率＋特異度－1）／（敏感度＋特異度－1）］！但是，除非利用更特異的方法再做確認，否則調查者必須告訴每個陽性個案，他真正感染的機率只有50%，10%或1%！ 

陳建仁強調，同樣的，在入境旅客的抗原篩檢策略上，如果盛行率相當低而特異度無法提升到非常高的情況下，進行普篩而非精篩，也需要注意假陽性的問題！

（圖片來源：陳建仁臉書、記者陳雅菱／攝影）